基于异方差分析的多MEMS陀螺随机误差补偿方法

针对具有异方差性的多MEMS陀螺随机漂移误差的补偿问题,提出基于广义自回归条件异方差建立单个MEMS陀螺随机漂移的误差模型,并在此基础上进行多元异方差时间序列的相关性分析,研究基于多元广义自回归条件异方差分析多MEMS 陀螺随机漂移信号的协方差矩阵和时变相关系数。将该分析方法应用于多MEMS陀螺的在线融合补偿中,验证了多元异方差分析方法对多MEMS陀螺随机误差补偿的有效性。仿真结果表明该方法对随机漂移信号具有很好的融合补偿效果,可以提高多MEMS陀螺的测量精度。     

复杂背景中红外弱小目标检测技术研究

对复杂背景中红外弱小目标检测识别的一种图像处理技术进行了研究。用最大中值滤波进行预处理以抑制孤立噪声影响,采用时域方差滤波抑制背景信息,对滤波后的图像根据直方图信息进行自适应二值化处理,由多帧轨迹确定目标。用实验与基于形态学算子滤波的目标检测算法进行了比较,结果表明该算法能获得较满意的目标检测结果,两种滤波方法的组合可有效提高信噪比。     

超声振动载荷下S06钢的长寿命疲劳性能

采用超声疲劳试验方法对新型沉淀硬化马氏体不锈钢S06钢在106~109周次范围的疲劳性能进行测定,结果表明:S06钢在循环周次大于107周次的范围仍然发生疲劳断裂,在106~109之间,应力寿命曲线持续下降,不存在疲劳极限,用107周次的条件疲劳极限来对S06钢长寿命构件进行无限寿命设计是不安全的.用载荷类型相同并且试样尺寸相近的高频疲劳试验方法对S06钢104~107周次的疲劳性能进行测定,将数据与超声疲劳试验结果进行对比发现:超声疲劳试验方法获得的S06钢的疲劳强度更高.用两种加载频率下106~107周次左右的试验数据拟合得到中值应力寿命曲线,根据应力寿命关系式中的疲劳强度系数的比值来对超声疲劳试验数据进行修正.在考虑了裂纹萌生机制和进行了频率影响修正的情况下,用线性异方差回归方法将超声疲劳试验数据拟合得到S06钢的长寿命P-S-N曲线,为长寿命构件的疲劳设计提供了基础.     

基于残差卡方检验和动态Allan方差的INS/GPS故障检测与定位算法研究

INS作为一种精密的仪器,容易发生由于自身老化或受到外界环境干扰出现故障无法正常工作的情况。因此,深入研究了INS/GPS的故障检测算法,提出了一种基于残差卡方检验和动态Allan方差的INS/GPS故障检测与定位算法。在系统层面,通过残差式卡方检验法,能够在组合导航系统出现故障时及时准确识别,并为后续的动态Allan方差法确定一个故障发生的时间段,大大减小了Allan方差的计算量。随后通过动态Allan方差法对惯性传感器时变特性的表征,从传感器层面准确识别出故障发生的位置,两者结合实现了INS/GPS系统故障的及时检测与准确定位。通过对仿真和实验数据的分析,验证了这种方法对INS/GPS故障检测及定位的有效性。     

时变方差自回归模型的联合估计函数方法推断

针对参数估计问题，利用联合估计函数方法对带有时变方差的自回归模型参数进行统计研究。介绍了带有时变方差自回归模型和联合估计函数理论的研究现状，利用联合估计函数理论，给出带有时变方差自回归模型的参数估计量，证明该参数联合估计量渐近收敛于正态分布。对提出的参数统计量进行数值模拟对比分析，模拟结果表明，与伪极大似然估计量、最小二乘估计量进行对比，提出的参数联合估计量略优于伪极大似然估计量，同时该统计量受误差项分布函数影响较小。      

基于自适应KF动态虚拟陀螺数据融合算法的研究

微机电系统(MEMS)陀螺与光纤陀螺相比，传感器的精度较低。为了提高MEMS陀螺的精度，通过组合多个相同陀螺实现虚拟陀螺的功能，同时提高虚拟陀螺的静态和动态性能。通过分析陀螺的Allan方差，并考虑陀螺之间的相关性，建立陀螺的测量模型;使用自回归(AR)模型建立预测模型，对卡尔曼滤波(KF)算法进行优化;搭建多MEMS陀螺仪硬件平台，获取数据并实时计算，融合多陀螺数据输出最优估计值，使用高精度转台分别在静态和动态条件下测试滤波效果。实验结果表明:静态条件下虚拟陀螺误差的方差可降低为单个陀螺的1/94，动态条件下降低为单个陀螺的1/18。基于自适应KF的虚拟陀螺可以显著提高精度。     

非参数化概率盒下随机与认知不确定性的分离式灵敏度分析

灵敏度分析（SA）能辨识影响复杂系统响应的关键参数，为系统的稳健设计提供决策依据。非参数化概率盒作为一种典型的不精确概率模型，可以同时量化随机和认知2类不确定性，且在实际工程中应用广泛。由于非参数化概率盒耦合了随机和认知不确定性，非参数化概率盒下灵敏度分析方法能阐明输入概率盒的随机和认知不确定性对系统响应不确定性的影响程度。从随机与认知不确定性分离式角度出发，提出了一种非参数化概率盒下分离式灵敏度分析（SSA）方法。构建了格点法和期望值法分离非参数化概率盒的随机和认知不确定性，采用双层嵌套不确定性传播算法建立输出响应的概率盒，提出了最大方差和面积度量指标分别衡量系统输入的随机、认知不确定性对输出的随机、认知不确定性的影响。以NACA0012翼型升阻比预测为例，分析了来流参数和湍流模型参数的随机、认知不确定性对升阻比的随机、认知不确定性的影响。